Predictive Maintenance for Industrial Robots: A Review
Predictive Maintenance for Industrial Robots: A Review（工业机器人预测性维护综述）是由预测性维护和工业机器人领域研究者系统整理的经典综述论文，是机器人预测性维护领域最重要的综述之一。该论文系统地回顾了预测性维护技术在工业机器人中的应用，包括预测性维护的基本概念与分类（事后维护、预防性维护、预测性维护、规范性维护）、机器人预测性维护的关键技术（数据采集与传感器、特征工程、故障诊断、剩余使用寿命预测、健康状态评估、维护决策优化）、机器学习与深度学习在预测性维护中的应用（监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习、深度学习）等多个方面。该论文详细分析了工业机器人预测性维护的核心挑战，包括故障数据稀缺、数据标注困难、复杂工况下的泛化能力、多传感器数据融合、实时性要求、维护成本与收益权衡等，并讨论了预测性维护在汽车制造、电子制造、物流仓储、航空航天等领域的应用。预测性维护是通过监测机器人状态和预测故障来优化维护计划的关键技术，能够减少非计划停机、降低维护成本、延长设备寿命、提高生产效率，在工业4.0和智能制造中具有核心地位。该论文被引用超过1000次，是机器人预测性维护领域的入门必读文献，对后续的故障预测、健康管理、智能维护等研究产生了深远影响。
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Predictive Maintenance for Industrial Robots: A Review（工业机器人预测性维护综述）是由预测性维护和工业机器人领域研究者系统整理的经典综述论文，是机器人预测性维护领域最重要的综述之一。该论文系统地回顾了预测性维护技术在工业机器人中的应用，包括预测性维护的基本概念与分类（事后维护、预防性维护、预测性维护、规范性维护）、机器人预测性维护的关键技术（数据采集与传感器、特征工程、故障诊断、剩余使用寿命预测、健康状态评估、维护决策优化）、机器学习与深度学习在预测性维护中的应用（监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习、深度学习）等多个方面。该论文详细分析了工业机器人预测性维护的核心挑战，包括故障数据稀缺、数据标注困难、复杂工况下的泛化能力、多传感器数据融合、实时性要求、维护成本与收益权衡等，并讨论了预测性维护在汽车制造、电子制造、物流仓储、航空航天等领域的应用。预测性维护是通过监测机器人状态和预测故障来优化维护计划的关键技术，能够减少非计划停机、降低维护成本、延长设备寿命、提高生产效率，在工业4.0和智能制造中具有核心地位。该论文被引用超过1000次，是机器人预测性维护领域的入门必读文献，对后续的故障预测、健康管理、智能维护等研究产生了深远影响。